Anytime Planning for End-Effector Trajectory Tracking

要約

エンドエフェクターの軌跡追跡アルゴリズムは、ロボットマニピュレーターを参照軌跡を追跡するように駆動する共同動きを見つけます。
実際のシナリオでは、いつでもアルゴリズムが初期の動きを迅速に生成し、時間の経過とともに継続的に改良する能力に優先されます。
この論文では、一般的なグラフベースの軌跡追跡アルゴリズムをいつでも適応させ、効率と有効性を高めるアルゴリズムフレームワークを紹介します。
私たちの重要な洞察は、参照軌道をほぼ追跡し、ガイドパスに向けてサンプリングを戦略的にバイアスするガイドパスを特定することです。
2つの既存のグラフベースの軌跡追跡アルゴリズムを再構築し、3つの実験で更新されたアルゴリズムを評価することにより、提案されたフレームワークの有効性を実証します。

要約(オリジナル)

End-effector trajectory tracking algorithms find joint motions that drive robot manipulators to track reference trajectories. In practical scenarios, anytime algorithms are preferred for their ability to quickly generate initial motions and continuously refine them over time. In this paper, we present an algorithmic framework that adapts common graph-based trajectory tracking algorithms to be anytime and enhances their efficiency and effectiveness. Our key insight is to identify guide paths that approximately track the reference trajectory and strategically bias sampling toward the guide paths. We demonstrate the effectiveness of the proposed framework by restructuring two existing graph-based trajectory tracking algorithms and evaluating the updated algorithms in three experiments.

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